تتزايد أهمية أنظمة الذاكرة لدى الوكلاء الذكيين (Smart Agents) بشكل متسارع، حيث تسهم هذه الأنظمة في تزويدهم بسجل تاريخي يمتد إلى ما يتجاوز النوافذ السياقية (Context Windows) المعتادة. في هذا الإطار، شهدت الأبحاث تطورًا ملحوظًا، إلا أن معظم التصاميم الحالية تركز على سيناريو واحد، مثل الدردشات متعددة الجلسات أو شكل معين من المسارات.

لقد أعدنا النظر في ثمانية أنظمة ذاكرة، بالإضافة إلى نظام فعال للبحث، عبر خمسة سيناريوهات مختلفة: سؤال وإجابة في جولة واحدة، دردشة متعددة الجلسات، سؤال وإجابة عن المسار الوكالي، اختبارات ضغط الذاكرة، ومهام وكالية طويلة الأفق. أظهر النظام الجديد، الذي يدير التخزين النصي عبر استدعاءات أدوات، أفضل أداء عبر المهام، مما يدل على أن كفاءة الذاكرة تعتمد على منح الوكيل تحكمًا نشطًا في التخزين والاسترجاع، بدلاً من الاعتماد على تخزين سلبي خلف خطوط أنابيب ثابتة.

تم تطبيق هذه الفكرة من خلال AutoMEM، وهو نظام ذاكرة وكالية ذات واجهة أدوات مُدارة ذاتيًا، وقد أظهر أفضل عمومية عبر السيناريوهات بين الأنظمة التي تم تقييمها. هذه الاكتشافات تمهد الطريق لفهم أعمق لكيفية تحسين أداء الوكلاء الذكيين في مواجهة مجموعة متنوعة من المهام.